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J-GLOBAL ID：201702275927250520   整理番号：17A0328640

SRAM歩留り解析のための高次元と多重故障領域重要度サンプリング【Powered by NICT】

High-Dimensional and Multiple-Failure-Region Importance Sampling for SRAM Yield Analysis

著者 (5件)： Wang Mengshuo (Department of Microelectronics, ASIC & System State Key Laboratory, Fudan University, Shanghai, China) ,  Yan Changhao (Department of Microelectronics, ASIC & System State Key Laboratory, Fudan University, Shanghai, China) ,  Li Xin (Department of Microelectronics, ASIC & System State Key Laboratory, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zhou Dian (Department of Microelectronics, ASIC & System State Key Laboratory, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zeng Xuan (Department of Microelectronics, ASIC & System State Key Laboratory, Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems  (IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems)
巻： 25  号： 3  ページ： 806-819  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0516A  ISSN： 1063-8210  CODEN： ITCOB4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スタティックRAM(SRAM)細胞の故障率は全チップのための十分な高収率を保証するために,極めて低いことが制限された。添加では,周辺機器から関心と影響の多重性能はSRAM故障率推定高次元多重故障領域問題にしている。本論文では,この問題を解決するために,最小ノルム重要度サンプリング(IS)を拡張するためのマルチスタート点逐次二次計画法(SQP)フレームワークを特徴とする新しい手法を提案した。変動空間における破壊領域は最初低くい違い量サンプリング配列によることが分かった。その後,同定されたすべての破壊領域で発生する開始点およびSQPに基づく局所最適化は,最適シフトベクトル(OSV)を探索するこれらの開始点から検討した。OSVsに基づいて,ISのために構築するGauss混合歪んだ分布。ISの計算コストをさらに低減するために次元増加の影響を考慮した完全にが,低及び高次元問題の両方に対して高い効率を維持するために提案した適応モデル訓練フレームワーク。実験結果は,提案した方法は低次元の場合で高い精度と効率で近似故障率も高次元でこれらの特徴を保つことができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *多重化 ,  近似法 ,  計算機周辺装置 ,  *SRAM ,  *故障 ,  多重度 ,  *歩留り ,  ノルム ,  *高次元 ,  故障率
準シソーラス用語： 低次元 ,  計算コスト ,  逐次二次計画法 ,  *重要度サンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 集積回路一般  (NC03161C) ,  固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G)

タイトルに関連する用語 (7件)： SRAM ,  歩留り ,  解析 ,  高次元 ,  多重 ,  故障 ,  重要度サンプリング